【技术实现步骤摘要】
一种基于动态三维模型的监控预警方法、系统及存储介质本专利技术涉及监控
，特别涉及一种基于动态三维模型的监控预警方法、系统及存储介质。
技术介绍
监控系统是安防系统中应用最多的系统之一，传统的复杂场景视频监控系统采用在多个监控点安装摄像头，并对监控区域中不同方位以及视角的场景图像进行实时的采集，并传输至监控室。监控员在监控室中通过多个独立的监控窗口实现对复杂场景中的不同监控点的异常情况进行实时的监控。此种监控方式中监控画面彼此相互孤立不具有关联性，且由于摄像头监控的视角有限，无法得到完整全面的图像画面信息及视域内清晰的视觉特征信息，一旦监控区域内出现异常事件，则监控人员无法通过零散的视频画面对异常事件当前呈现的实际状况或视觉特征进行有效识别、对发生异常事件的实际地理位置进行有效的定位以及对异常事件视频进行的快速回溯，大幅地影响专业人员对异常事件的处理效率及对处理该异常事件的人员的安排和调度，进而会引发严重的后果。上述公开于该
技术介绍
部分的信息仅仅旨在增加对本专利技术的总体背景的理解，而不应当被视为承认或以任何形式暗示该信息构成...
【技术保护点】
1.一种基于动态三维模型的监控预警方法，其特征在于包含下列步骤：/nS1将复杂场景划分为多个区域，通过图像采集模块获得所述每个区域的多组静态图像及视频流；/nS2针对所述每个区域分别进行三维建模，获得所述每个区域的静态三维模型；/nS3将所述各区域的视频流与所述各区域的静态三维模型进行配准拼接，形成各区域的动态三维模型；/nS4针对所述各区域的动态三维模型进行异常事件判断识别；/nS5当检测到异常事件，则启动预警以及纪录所述异常事件的发生信息；/nS6将所述异常事件发生信息发送至监控服务器。/n
【技术特征摘要】
1.一种基于动态三维模型的监控预警方法，其特征在于包含下列步骤：
S1将复杂场景划分为多个区域，通过图像采集模块获得所述每个区域的多组静态图像及视频流；
S2针对所述每个区域分别进行三维建模，获得所述每个区域的静态三维模型；
S3将所述各区域的视频流与所述各区域的静态三维模型进行配准拼接，形成各区域的动态三维模型；
S4针对所述各区域的动态三维模型进行异常事件判断识别；
S5当检测到异常事件，则启动预警以及纪录所述异常事件的发生信息；
S6将所述异常事件发生信息发送至监控服务器。
2.根据权利要求1所述的一种基于动态三维模型的监控预警方法，其特征在于，所述步骤S2进一步包含：
S21对所述图像采集模块进行标定及对采集的多组图像进行预处理；
S22将经预处理后的多组图像输入三维深度估计模型进行训练；
S23利用损失函数对所述三维深度估计模型进行优化；
S24基于所述三维深度估计模型结合相机位姿优化算法建立各区域对应的静态三维模型。
3.根据权利要求2所述的一种基于动态三维模型的监控预警方法，其特征在于：所述步骤S23中，利用所述三维深度估计模型基于所述二维图像估计生成对应深度信息。
4.根据权利要求1所述的一种基于动态三维模型的监控预警方法，其特征在于，所述步骤S3中将所述视频流与所述静态三维模型进行配准拼接，还包括：将所述各区域的视频流进行预处理，通过所述图像采集模块内置的视频定位模块与各区域所述三维静态模型配准拼接，形成所述动态三维模型。
5.根据权利要求1所述的一种基于动态三维模型的监控预警方法，其特征在于，所述步骤S3中将所述视频流与所述静态三维模型进行配准拼接，还包括：将所述各区域视频流进行预处理，通过构建关键帧空间定位算法对经预处理后的各区域所述视频流与各区域所述静态三维模型进行配准，利用动态拼接算法将配准后的各区域所述视频流与各区与所述三维静态模型进行拼接融合，形成所述动态三维模型；
所述步骤S3还包括对所述动态三维模型中遮挡区域进行优化处理。
6.根据权利要求1所述的一种基于动态三维模型的监控预警方法，其特征在于，所述步骤S4中对异常事件判断识别包含通过构建异常事件识别算法对各...
【专利技术属性】
技术研发人员：崔岩，
申请(专利权)人：中德珠海人工智能研究院有限公司，珠海市四维时代网络科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44
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